Aula 4 - Manipulando seus Dados

Escola de Métodos em Ciência Política

Frederico Bertholini

Rode seus pacotes!

pacman::p_load("tidyverse","haven","lubridate",
         "janitor","readxl",
          "stringr", "magrittr","srvyr",
         "survey")

tydyr

Alterando o formato de dados

Até agora, estudamos os principais ferramentas de transformação de dados do dplyr. Agora vamos aumentar nossa caixa-de-ferramentas com tidyr

  • Carregando uma nova base de dados, que completa a de decisões.
processos <- read_rds("dados/processos_nested.rds")

Fomato tidy

Hadley Wickham https://r4ds.hadley.nz/data-tidy#sec-tidy-data

Funções do pacote

Enquanto o dplyr faz recortes na base (com filter()e select()) e adições simples (mutate(), summarise()), o tidyr mexe no formato da tabela (pivot_longer e pivot_wider) e faz modificações menos triviais.

  • As funções do tidyr geralmente vêm em pares com seus inversos:
    • pivot_longer e pivot_wider (substituindo gather() e spread())
    • nest() e unnest(),
    • separate() e unite()

Onde estamos

https://r4ds.hadley.nz/data-transform

pivot_wider() e pivot_longer()

pivot_wider()

empilha o banco de dados

decisoes %>% 
  filter(!is.na(id_decisao)) %>% 
  select(id_decisao:data_registro) %>% 
  pivot_longer(!id_decisao, 
               names_to = "tipo", # diz a varável onde entrarão os nomes
               values_to = "info" # diz a variável onde entrarão os valores
               )
# A tibble: 69,996 × 3
   id_decisao tipo           info                             
   <chr>      <chr>          <chr>                            
 1 11094999   n_processo     0057003-20.2017.8.26.0000        
 2 11094999   classe_assunto Habeas Corpus / Homicídio Simples
 3 11094999   municipio      Cosmópolis                       
 4 11094999   camara         3ª Câmara de Direito Criminal    
 5 11094999   data_decisao   19/12/2017                       
 6 11094999   data_registro  19/12/2017                       
 7 11093733   n_processo     0052762-03.2017.8.26.0000        
 8 11093733   classe_assunto Habeas Corpus / Roubo            
 9 11093733   municipio      São Paulo                        
10 11093733   camara         3ª Câmara de Direito Criminal    
# ℹ 69,986 more rows

gather()

  • substituida por pivot_longer
decisoes %>% 
  filter(!is.na(id_decisao)) %>% 
  select(id_decisao:data_registro) %>% 
  # 1. nome da coluna que vai guardar os nomes de colunas empilhadas
  # 2. nome da coluna que vai guardar os valores das colunas
  # 3. seleção das colunas a serem empilhadas
  gather(key="variavel", value="valor", -id_decisao) %>% 
  arrange(id_decisao)
# A tibble: 69,996 × 3
   id_decisao variavel       valor                                        
   <chr>      <chr>          <chr>                                        
 1 11026431   n_processo     0000009-51.2015.8.26.0546                    
 2 11026431   classe_assunto Apelação / Tráfico de Drogas e Condutas Afins
 3 11026431   municipio      Itapira                                      
 4 11026431   camara         5ª Câmara de Direito Criminal                
 5 11026431   data_decisao   30/11/2017                                   
 6 11026431   data_registro  01/12/2017                                   
 7 11026432   n_processo     0002267-69.2013.8.26.0654                    
 8 11026432   classe_assunto Apelação / Furto Qualificado                 
 9 11026432   municipio      Vargem Grande Paulista                       
10 11026432   camara         5ª Câmara de Direito Criminal                
# ℹ 69,986 more rows

pivot_longer() em uma base que faça mais sentido

Vamos usar a base relig_income do tidyr como exemplo, olhando 3 variáveis:

  • religion, nas linhas
  • income, nas colunas e
  • count, nas células
tidyr::relig_income # exemplo de base dados que vem com pacote
# A tibble: 18 × 11
   religion `<$10k` `$10-20k` `$20-30k` `$30-40k` `$40-50k` `$50-75k` `$75-100k`
   <chr>      <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>      <dbl>
 1 Agnostic      27        34        60        81        76       137        122
 2 Atheist       12        27        37        52        35        70         73
 3 Buddhist      27        21        30        34        33        58         62
 4 Catholic     418       617       732       670       638      1116        949
 5 Don’t k…      15        14        15        11        10        35         21
 6 Evangel…     575       869      1064       982       881      1486        949
 7 Hindu          1         9         7         9        11        34         47
 8 Histori…     228       244       236       238       197       223        131
 9 Jehovah…      20        27        24        24        21        30         15
10 Jewish        19        19        25        25        30        95         69
11 Mainlin…     289       495       619       655       651      1107        939
12 Mormon        29        40        48        51        56       112         85
13 Muslim         6         7         9        10         9        23         16
14 Orthodox      13        17        23        32        32        47         38
15 Other C…       9         7        11        13        13        14         18
16 Other F…      20        33        40        46        49        63         46
17 Other W…       5         2         3         4         2         7          3
18 Unaffil…     217       299       374       365       341       528        407
# ℹ 3 more variables: `$100-150k` <dbl>, `>150k` <dbl>,
#   `Don't know/refused` <dbl>

pivot_longer() em ação

tidyr::relig_income %>%
  pivot_longer(!religion, 
               names_to = "income", # diz a varável onde entrarão os nomes
               values_to = "count" # diz a variável onde entrarão os valores
               )
# A tibble: 180 × 3
   religion income             count
   <chr>    <chr>              <dbl>
 1 Agnostic <$10k                 27
 2 Agnostic $10-20k               34
 3 Agnostic $20-30k               60
 4 Agnostic $30-40k               81
 5 Agnostic $40-50k               76
 6 Agnostic $50-75k              137
 7 Agnostic $75-100k             122
 8 Agnostic $100-150k            109
 9 Agnostic >150k                 84
10 Agnostic Don't know/refused    96
# ℹ 170 more rows

pivot_wider

espalha uma variável nas colunas e preenche com outra variável

decisoes %>% 
  filter(!is.na(id_decisao)) %>% 
  select(id_decisao:data_registro) %>% 
  pivot_longer(!id_decisao, 
               names_to = "tipo", # diz a varável onde entrarão os nomes
               values_to = "info" # diz a variável onde entrarão os valores
               ) %>% 
  pivot_wider(names_from = "tipo",  # 1. coluna a ser espalhada
              values_from = "info")  # 2. valores da coluna
# A tibble: 11,666 × 7
   id_decisao n_processo            classe_assunto municipio camara data_decisao
   <chr>      <chr>                 <chr>          <chr>     <chr>  <chr>       
 1 11094999   0057003-20.2017.8.26… Habeas Corpus… Cosmópol… 3ª Câ… 19/12/2017  
 2 11093733   0052762-03.2017.8.26… Habeas Corpus… São Paulo 3ª Câ… 19/12/2017  
 3 11093677   0055169-79.2017.8.26… Habeas Corpus… Ribeirão… 3ª Câ… 19/12/2017  
 4 11093270   9000580-82.2017.8.26… Agravo de Exe… Araçatuba 8ª Câ… 14/12/2017  
 5 11093374   0052938-79.2017.8.26… Mandado de Se… São Paulo 8ª Câ… 14/12/2017  
 6 11093320   9000723-79.2017.8.26… Agravo de Exe… Presiden… 8ª Câ… 14/12/2017  
 7 11091506   0003276-86.2015.8.26… Apelação / Tr… Bertioga  8ª Câ… 14/12/2017  
 8 11093326   9000298-11.2017.8.26… Agravo de Exe… Taubaté   8ª Câ… 14/12/2017  
 9 11092475   0004653-39.2015.8.26… Apelação / Tr… Aparecida 8ª Câ… 14/12/2017  
10 11093773   2221930-66.2017.8.26… Habeas Corpus… Jandira   3ª Câ… 19/12/2017  
# ℹ 11,656 more rows
# ℹ 1 more variable: data_registro <chr>

spread()

  • spread() é a função inversa de gather

  • substituída por pivot_wider

decisoes %>% 
  filter(!is.na(id_decisao)) %>% 
  select(id_decisao:data_registro) %>% 
  gather(key, value, -id_decisao) %>% 
  # 1. coluna a ser espalhada
  # 2. valores da coluna
  spread(key, value)
# A tibble: 11,666 × 7
   id_decisao camara         classe_assunto data_decisao data_registro municipio
   <chr>      <chr>          <chr>          <chr>        <chr>         <chr>    
 1 11026431   5ª Câmara de … Apelação / Tr… 30/11/2017   01/12/2017    Itapira  
 2 11026432   5ª Câmara de … Apelação / Fu… 30/11/2017   01/12/2017    Vargem G…
 3 11026433   5ª Câmara de … Apelação / Ro… 30/11/2017   01/12/2017    Sertãozi…
 4 11026434   12ª Câmara de… Agravo de Exe… 18/10/2017   01/12/2017    Ribeirão…
 5 11026435   15ª Câmara de… Apelação / Tr… 30/11/2017   01/12/2017    São Paulo
 6 11026442   5ª Câmara de … Apelação / Es… 30/11/2017   01/12/2017    Jales    
 7 11026445   13ª Câmara de… Apelação / Us… 30/11/2017   01/12/2017    Santa Fé…
 8 11026453   5ª Câmara de … Apelação / Cr… 30/11/2017   01/12/2017    Franca   
 9 11026455   12ª Câmara de… Apelação / Ro… 05/07/2017   01/12/2017    Franca   
10 11026456   12ª Câmara de… Apelação / Ro… 03/05/2017   01/12/2017    São José…
# ℹ 11,656 more rows
# ℹ 1 more variable: n_processo <chr>

Exercício 1

  • Qual juiz julga a maior proporção de processos que tratam de drogas?

  • Dicas:

– construa um data.frame contendo as colunas juiz, n_processos_drogas, n_processos_n_drogas e total_processos,

– remodele os dados para haver um juiz por linha utilizando pivot_wider()

Resolução

decisoes %>% 
  filter(!is.na(txt_decisao)) %>%
  mutate(txt_decisao = tolower(txt_decisao),
         droga = str_detect(txt_decisao,
    "droga|entorpecente|psicotr[óo]pico|maconha|haxixe|coca[íi]na"),
    droga=case_when(
      droga==TRUE ~ "droga",
      droga==FALSE ~ "n_droga"
    )) %>%
  group_by(juiz,droga) %>%
  summarise(n=n()) %>%
  pivot_wider(names_from = droga, 
              values_from = n, 
              values_fill = 0) %>%
  mutate(total=droga+n_droga,
         proporcao=droga/total)
# A tibble: 65 × 5
# Groups:   juiz [65]
   juiz                   droga n_droga total proporcao
   <chr>                  <int>   <int> <int>     <dbl>
 1 Airton Vieira             23     131   154     0.149
 2 Alcides Malossi Junior    23      72    95     0.242
 3 Alexandre Almeida         41     122   163     0.252
 4 Amaro Thomé               36      96   132     0.273
 5 Andrade Sampaio           35      79   114     0.307
 6 Angélica de Almeida        2       6     8     0.25 
 7 Antonio Tadeu Ottoni       0       1     1     0    
 8 Bandeira Lins              0       2     2     0    
 9 Camargo Aranha Filho      32     109   141     0.227
10 Camilo Léllis             32     133   165     0.194
# ℹ 55 more rows

Exercício 2

  • Elabore uma tabela com a quantidade mensal de decisões por juiz, sendo cada mês uma coluna.

  • Dica: use data_decisao dmy() e month()

Resolução

decisoes %>%
  mutate(mes_decisao = month(dmy(data_decisao),label = T)) %>%
  count(juiz,mes_decisao) %>%
  arrange(mes_decisao) %>%
  drop_na(mes_decisao) %>%
  pivot_wider(names_from = mes_decisao, 
              values_from = n, 
              values_fill = 0)

Resultado

# A tibble: 99 × 13
   juiz    Jan   Feb   Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug   Sep   Oct   Nov   Dec
   <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
 1 Alex…    37     0     0     0     0     0     0     0     0     0    58    44
 2 Fran…    37     0     0     0     0     0     0     0     0     0    74   115
 3 Ivo …     8     0     0     0     0     0     0     0     0     0    59    69
 4 José…    25     0     0     0     0     0     0     0     0     0    34    34
 5 Luiz…    35     0     0     0     0     0     0     1     0     1     0    70
 6 Mach…    17     0     0     0     0     0     0     0     1     0    70    94
 7 Márc…    34     0     0     0     0     0     0     0     0     0    14    27
 8 Rica…    11     0     0     0     0     0     0     0     0     0    35   118
 9 Silm…    34     0     0     0     0     0     0     0     0     1    22    93
10 Sérg…    58     0     0     0     0     0     0     0     0     1    48    66
# ℹ 89 more rows

Unindo e separando colunas

  • unite junta duas ou mais colunas usando algum separador (_, por exemplo).
  • separate faz o inverso de unite, e uma coluna em várias usando um separador.

Exemplo de separação de colunas

  • Olhe os valores da variável classe_assunto
decisoes %>%
  pull(classe_assunto) %>% # a função `pull` faz o mesmo que $
  head(8)
[1] "Habeas Corpus / Homicídio Simples"                         
[2] "Habeas Corpus / Roubo"                                     
[3] "Habeas Corpus / DIREITO PENAL"                             
[4] "Agravo de Execução Penal / Pena Privativa de Liberdade"    
[5] "Mandado de Segurança / Crimes do Sistema Nacional de Armas"
[6] "Agravo de Execução Penal / Pena Privativa de Liberdade"    
[7] "Apelação / Tráfico de Drogas e Condutas Afins"             
[8] "Agravo de Execução Penal / Livramento Condicional"

Exemplo de separação de colunas

  • Vamos separar a coluna classe_assunto em duas colunas

  • coluna classe e coluna assunto

  • Existe separador? -> sim, /

  • Usei count apenas em assunto

Em ação

decisoes %>% 
  select(n_processo, classe_assunto) %>% 
  separate(classe_assunto, c('classe', 'assunto'), sep = ' / ', 
           extra = 'merge', fill = 'right') %>% 
  count(assunto, sort = TRUE)

## count é um jeito resumido de usar group_by() %>% summarise(n())

# A tibble: 152 × 2
   assunto                                n
   <chr>                              <int>
 1 Tráfico de Drogas e Condutas Afins  2441
 2 Pena Privativa de Liberdade         1106
 3 Roubo Majorado                      1093
 4 Furto Qualificado                    838
 5 Roubo                                780
 6 Progressão de Regime                 607
 7 Furto                                450
 8 Receptação                           353
 9 Homicídio Qualificado                329
10 Crimes de Trânsito                   322
# ℹ 142 more rows

List columns: nest() e unnest()

nest() e unnest() são operações inversas e servem para tratar dados complexos, como o que temos em processos

d_partes <- processos %>% 
  select(n_processo, partes) %>% 
  unnest(partes)

Olhando unnest()

As list columns são uma forma condensada de guardar dados que estariam em múltiplas tabelas. Por exemplo, uma alternativa à colocar as partes numa list column seria guardar a tabela d_partes separadamente.

glimpse(d_partes)
Rows: 37,579
Columns: 5
$ n_processo <chr> "0000003-71.2016.8.26.0073", "0000003-71.2016.8.26.0073", "…
$ id         <int> 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1,…
$ name       <chr> "JOSE MARIA JUSTINO NETO", "Defensoria Pública do Estado de…
$ part       <chr> "Apelante", "Apelante", "Apelado", "Apelante", "Apelante", …
$ role       <chr> "Apelante", "Apelante", "Apelado", "Apelante", "Advogado", …

Limpeza

Duplicatas

Para retirar duplicatas, utilizar distinct. Ele considera apenas a primeira linha em que encontra um padrão para as combinações de variáveis escolhidas e descarta as demais.

decisoes %>% 
  distinct(municipio)

# A tibble: 315 × 1
   municipio          
   <chr>              
 1 Cosmópolis         
 2 São Paulo          
 3 Ribeirão Preto     
 4 Araçatuba          
 5 Presidente Prudente
 6 Bertioga           
 7 Taubaté            
 8 Aparecida          
 9 Jandira            
10 Flórida Paulista   
# ℹ 305 more rows

Por coluna

Para manter as demais colunas, use .keep_all=:

decisoes %>%
  distinct(municipio, camara, 
           .keep_all = TRUE)

# A tibble: 2,760 × 9
   id_decisao n_processo            classe_assunto municipio camara data_decisao
   <chr>      <chr>                 <chr>          <chr>     <chr>  <chr>       
 1 11094999   0057003-20.2017.8.26… Habeas Corpus… Cosmópol… 3ª Câ… 19/12/2017  
 2 11093733   0052762-03.2017.8.26… Habeas Corpus… São Paulo 3ª Câ… 19/12/2017  
 3 11093677   0055169-79.2017.8.26… Habeas Corpus… Ribeirão… 3ª Câ… 19/12/2017  
 4 11093270   9000580-82.2017.8.26… Agravo de Exe… Araçatuba 8ª Câ… 14/12/2017  
 5 11093374   0052938-79.2017.8.26… Mandado de Se… São Paulo 8ª Câ… 14/12/2017  
 6 11093320   9000723-79.2017.8.26… Agravo de Exe… Presiden… 8ª Câ… 14/12/2017  
 7 11091506   0003276-86.2015.8.26… Apelação / Tr… Bertioga  8ª Câ… 14/12/2017  
 8 11093326   9000298-11.2017.8.26… Agravo de Exe… Taubaté   8ª Câ… 14/12/2017  
 9 11092475   0004653-39.2015.8.26… Apelação / Tr… Aparecida 8ª Câ… 14/12/2017  
10 11093773   2221930-66.2017.8.26… Habeas Corpus… Jandira   3ª Câ… 19/12/2017  
# ℹ 2,750 more rows
# ℹ 3 more variables: data_registro <chr>, juiz <chr>, txt_decisao <chr>

janitor::get_dupes()

Use janitor::get_dupes() para averiguar os casos em que há repetição de combinações de colunas.

decisoes %>% 
  get_dupes(n_processo)

janitor::get_dupes() em ação

# A tibble: 114 × 10
   n_processo dupe_count id_decisao classe_assunto municipio camara data_decisao
   <chr>           <int> <chr>      <chr>          <chr>     <chr>  <chr>       
 1 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 2 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 3 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 4 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 5 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 6 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 7 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 8 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
 9 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
10 <NA>               65 <NA>       <NA>           <NA>      <NA>   <NA>        
# ℹ 104 more rows
# ℹ 3 more variables: data_registro <chr>, juiz <chr>, txt_decisao <chr>

Exemplos janitor

Joins

Dados relacionais

Principais funções

Para juntar tabelas, usar inner_join, left_join, anti_join, etc.

Visualizando

PREFIRA LEFT JOIN

Uma base simples para join

Vamos criar dois objetos com uma chave primária comum: party

  1. Tamanho da bancada por partido
bancadas <- read_rds("dados/bancadas.rds")
  1. Participação em uma coligação por partido
coligacoes <- read_excel("dados/coligacoes.xlsx")

Olhando bancadas

     party size
1       PT   61
2       PP   50
3      MDB   51
4     PSDB   49
5      DEM   43
6       PR   40
7      PSD   37
8      PSB   26
9      PRB   21
10     PDT   19
11 PODEMOS   17
12     PTB   16
13    PROS   11
14      SD   10
15   PCdoB   10
16     PSC    9
17     PSL    8
18     PPS    8
19    PSOL    6
20   PATRI    5
21  AVANTE    5
22      PV    3
23     PHS    4
24    REDE    2
25     PPL    1

Olhando coligações

# A tibble: 30 × 3
   party  president partypresid
   <chr>  <chr>     <chr>      
 1 AVANTE Ciro      PDT        
 2 DC     Eymael    DC         
 3 DEM    Alckmin   PSDB       
 4 MDB    Meirelles MDB        
 5 NOVO   Amoedo    NOVO       
 6 PATRI  Daciolo   PATRI      
 7 PCB    Boulos    PSOL       
 8 PCdoB  Haddad    PT         
 9 PDT    Ciro      PDT        
10 PHS    Meirelles MDB        
# ℹ 20 more rows

Exemplo de left join (sempre)

obj.left_join <- bancadas %>%
  left_join(coligacoes)

glimpse(obj.left_join)
Rows: 25
Columns: 4
$ party       <chr> "PT", "PP", "MDB", "PSDB", "DEM", "PR", "PSD", "PSB", "PRB…
$ size        <dbl> 61, 50, 51, 49, 43, 40, 37, 26, 21, 19, 17, 16, 11, 10, 10…
$ president   <chr> "Haddad", "Alckmin", "Meirelles", "Alckmin", "Alckmin", "A…
$ partypresid <chr> "PT", "PSDB", "MDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", NA, "…

     party size president partypresid
1       PT   61    Haddad          PT
2       PP   50   Alckmin        PSDB
3      MDB   51 Meirelles         MDB
4     PSDB   49   Alckmin        PSDB
5      DEM   43   Alckmin        PSDB
6       PR   40   Alckmin        PSDB
7      PSD   37   Alckmin        PSDB
8      PSB   26      <NA>        <NA>
9      PRB   21   Alckmin        PSDB
10     PDT   19      Ciro         PDT
11 PODEMOS   17    Alvaro     PODEMOS
12     PTB   16   Alckmin        PSDB
13    PROS   11    Haddad          PT
14      SD   10   Alckmin        PSDB
15   PCdoB   10    Haddad          PT
16     PSC    9    Alvaro     PODEMOS
17     PSL    8 Bolsonaro         PSL
18     PPS    8   Alckmin        PSDB
19    PSOL    6    Boulos        PSOL
20   PATRI    5   Daciolo       PATRI
21  AVANTE    5      Ciro         PDT
22      PV    3    Marina        REDE
23     PHS    4 Meirelles         MDB
24    REDE    2    Marina        REDE
25     PPL    1   Goulart         PPL

Exemplo de inner join

obj.inner_join <- bancadas %>%
  inner_join(coligacoes)

glimpse(obj.inner_join)
Rows: 24
Columns: 4
$ party       <chr> "PT", "PP", "MDB", "PSDB", "DEM", "PR", "PSD", "PRB", "PDT…
$ size        <dbl> 61, 50, 51, 49, 43, 40, 37, 21, 19, 17, 16, 11, 10, 10, 9,…
$ president   <chr> "Haddad", "Alckmin", "Meirelles", "Alckmin", "Alckmin", "A…
$ partypresid <chr> "PT", "PSDB", "MDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB…

     party size president partypresid
1       PT   61    Haddad          PT
2       PP   50   Alckmin        PSDB
3      MDB   51 Meirelles         MDB
4     PSDB   49   Alckmin        PSDB
5      DEM   43   Alckmin        PSDB
6       PR   40   Alckmin        PSDB
7      PSD   37   Alckmin        PSDB
8      PRB   21   Alckmin        PSDB
9      PDT   19      Ciro         PDT
10 PODEMOS   17    Alvaro     PODEMOS
11     PTB   16   Alckmin        PSDB
12    PROS   11    Haddad          PT
13      SD   10   Alckmin        PSDB
14   PCdoB   10    Haddad          PT
15     PSC    9    Alvaro     PODEMOS
16     PSL    8 Bolsonaro         PSL
17     PPS    8   Alckmin        PSDB
18    PSOL    6    Boulos        PSOL
19   PATRI    5   Daciolo       PATRI
20  AVANTE    5      Ciro         PDT
21      PV    3    Marina        REDE
22     PHS    4 Meirelles         MDB
23    REDE    2    Marina        REDE
24     PPL    1   Goulart         PPL

Exemplo de right join:

obj.right_join  <- bancadas %>%
  right_join(coligacoes)

glimpse(obj.right_join)
Rows: 30
Columns: 4
$ party       <chr> "PT", "PP", "MDB", "PSDB", "DEM", "PR", "PSD", "PRB", "PDT…
$ size        <dbl> 61, 50, 51, 49, 43, 40, 37, 21, 19, 17, 16, 11, 10, 10, 9,…
$ president   <chr> "Haddad", "Alckmin", "Meirelles", "Alckmin", "Alckmin", "A…
$ partypresid <chr> "PT", "PSDB", "MDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB…

     party size president partypresid
1       PT   61    Haddad          PT
2       PP   50   Alckmin        PSDB
3      MDB   51 Meirelles         MDB
4     PSDB   49   Alckmin        PSDB
5      DEM   43   Alckmin        PSDB
6       PR   40   Alckmin        PSDB
7      PSD   37   Alckmin        PSDB
8      PRB   21   Alckmin        PSDB
9      PDT   19      Ciro         PDT
10 PODEMOS   17    Alvaro     PODEMOS
11     PTB   16   Alckmin        PSDB
12    PROS   11    Haddad          PT
13      SD   10   Alckmin        PSDB
14   PCdoB   10    Haddad          PT
15     PSC    9    Alvaro     PODEMOS
16     PSL    8 Bolsonaro         PSL
17     PPS    8   Alckmin        PSDB
18    PSOL    6    Boulos        PSOL
19   PATRI    5   Daciolo       PATRI
20  AVANTE    5      Ciro         PDT
21      PV    3    Marina        REDE
22     PHS    4 Meirelles         MDB
23    REDE    2    Marina        REDE
24     PPL    1   Goulart         PPL
25      DC   NA    Eymael          DC
26    NOVO   NA    Amoedo        NOVO
27     PCB   NA    Boulos        PSOL
28     PRP   NA    Alvaro     PODEMOS
29    PRTB   NA Bolsonaro         PSL
30     PTC   NA    Alvaro        PODE

Exemplo de full join:

obj.full_join <- bancadas %>%
  full_join(coligacoes)

glimpse(obj.full_join)
Rows: 31
Columns: 4
$ party       <chr> "PT", "PP", "MDB", "PSDB", "DEM", "PR", "PSD", "PSB", "PRB…
$ size        <dbl> 61, 50, 51, 49, 43, 40, 37, 26, 21, 19, 17, 16, 11, 10, 10…
$ president   <chr> "Haddad", "Alckmin", "Meirelles", "Alckmin", "Alckmin", "A…
$ partypresid <chr> "PT", "PSDB", "MDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", "PSDB", NA, "…

     party size president partypresid
1       PT   61    Haddad          PT
2       PP   50   Alckmin        PSDB
3      MDB   51 Meirelles         MDB
4     PSDB   49   Alckmin        PSDB
5      DEM   43   Alckmin        PSDB
6       PR   40   Alckmin        PSDB
7      PSD   37   Alckmin        PSDB
8      PSB   26      <NA>        <NA>
9      PRB   21   Alckmin        PSDB
10     PDT   19      Ciro         PDT
11 PODEMOS   17    Alvaro     PODEMOS
12     PTB   16   Alckmin        PSDB
13    PROS   11    Haddad          PT
14      SD   10   Alckmin        PSDB
15   PCdoB   10    Haddad          PT
16     PSC    9    Alvaro     PODEMOS
17     PSL    8 Bolsonaro         PSL
18     PPS    8   Alckmin        PSDB
19    PSOL    6    Boulos        PSOL
20   PATRI    5   Daciolo       PATRI
21  AVANTE    5      Ciro         PDT
22      PV    3    Marina        REDE
23     PHS    4 Meirelles         MDB
24    REDE    2    Marina        REDE
25     PPL    1   Goulart         PPL
26      DC   NA    Eymael          DC
27    NOVO   NA    Amoedo        NOVO
28     PCB   NA    Boulos        PSOL
29     PRP   NA    Alvaro     PODEMOS
30    PRTB   NA Bolsonaro         PSL
31     PTC   NA    Alvaro        PODE

CURSO DE R